如今,国际上已达成共识,需要制定监管框架和全球协议,以协调新基础技术的附加值与负责任的管理,尤其是在使用大型语言模型 (LLM) 方面。欧盟希望成为先行者,因此通过了《人工智能法案》,这是世界上第一部全面的人工智能法律,该法律规定了欧洲市场上人工智能系统的法律框架和要求。该法律在很大程度上采用了基于风险的方法,区分了不可接受、高风险、有限风险和最小风险的人工智能系统,并对提供商、用户和第三方施加了相应的义务和禁令。根据欧盟的《人工智能法案》,某些基于人工智能的做法,包括在公共场所用于执法目的的社交评分、认知行为操纵和生物特征实时远程识别系统,均被欧盟完全禁止。
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源,以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中,AI 是指基于机器的系统,该系统可以针对给定的一组人类定义的目标,做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时,人工智能在学校中的使用越来越多,包括出于教学和学校安全目的,以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。
关于深度学习模型(机器学习的一个高级子领域,以神经网络为特征)。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究,但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告,可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点,读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理,以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入,例如《综合试验报告标准》(CONSORT)10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11,医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性,没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究,而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起,来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准,但在统计学、数学或计算科学等其他领域,这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者,尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此,眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台,并提供了丰富的案例来源,以说明机器学习算法在医学应用中的潜力,以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括:技术规格(例如,使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备);背景研究环境和队列信息(例如,资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据);以及数据处理方式(例如,文件图像增强、裁剪、存储文件格式)。14 值得注意的是,ML 模型具有其他技术方面,但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应,对几个报告的扩展
关于深度学习模型(机器学习的一个高级子领域,以神经网络为特征)。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究,但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告,可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点,读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理,以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入,例如《综合试验报告标准》(CONSORT)10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11,医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性,没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究,而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起,来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准,但在统计学、数学或计算科学等其他领域,这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者,尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此,眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台,并提供了丰富的案例来源,以说明机器学习算法在医学应用中的潜力,以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括:技术规格(例如,使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备);背景研究环境和队列信息(例如,资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据);以及数据处理方式(例如,文件图像增强、裁剪、存储文件格式)。14 值得注意的是,ML 模型具有其他技术方面,但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应,对几个报告的扩展
Stoke 的最初重点是单倍体不足。基于对 RNA 科学的深入了解,Stoke 正在使用其 TANGO 方法制造称为反义寡核苷酸 (ASO) 的药物,这些药物可与前 mRNA 结合以上调或刺激蛋白质产生。这些 ASO 附着在过早终止密码子所在的区域,并阻止它们被包含在 mRNA 中。如果没有这个信号告诉细胞限制蛋白质产生,mRNA 将继续产生比它本来会产生的更多的蛋白质。虽然 ASO 同时与基因的健康副本和突变副本结合,但 ASO 不会导致突变副本产生任何生产性输出。健康副本会同时完成两者的工作,产生所需蛋白质量的 100%。
4。所有者可能会使给定付款日期的分期付款大于分期付款,以减少应付金额。但是,根据协议未来分期付款不得给予任何信用,该协议下的任何未来分期付款均应在下一个付款日期欠下。第4节。默认1。在发生以下任何事件时,应将财产所有人视为本地法律的付款计划协议的默认情况:A。从付款到期日起的45(45)天内,未在偿还计划下的任何应付付款。B.财产所有人已进入付款计划后缴纳的任何税款未在付款到期日支付。C.主题财产已出售。D.欠款的总本金超过3000美元($ 30,000.00)或当地法律规定的较高金额。2。如果违约违约,在默认通知二十天(20)通知后,税务区有权加速加速,并要求全部未付余额,并有利息,以全额支付。第5节。可严重性,如果任何部分,该标题的任何部分,段落,段落,条款或项目是由于任何原因持有的任何原因,或任何有效管辖权法院所持有的任何理由或违宪,应视为单独的,独特的,独立的,独立的,独立的规定,并且不影响其剩余部分的持有有效性。第6节。生效日期本法应在国务卿办公室提起诉讼后立即生效。
抽象背景检查点抑制剂针对程序性细胞死亡1(PD-1)/程序性细胞死亡1配体1(PD-L1)途径是一系列免疫原性癌症类型的有效疗法。通过口服疗法阻止这一途径可以通过更大的便利性使患者受益,尤其是在组合方案中,并可以灵活地管理免疫介导的毒性。方法在工程二聚化和原始细胞靶标测定中评估了PD-L1结合活性。在体内和体内表达肿瘤模型中评估了临床前抗肿瘤活性。在晚期实体瘤患者的开放标签,多中心,顺序的剂量降低研究中评估了人类安全性,耐受性,药代动力学和生物标志物活性。评估的生物标志物包括目标占用率,流式细胞仪免疫表型,血浆细胞因子测量和T细胞受体测序。结果GS-4224结合导致PD-L1的二聚化,阻断了其与PD-1的相互作用,并导致T细胞抑制作用逆转,并增加了体外和体内肿瘤杀死的肿瘤。GS-4224的效力取决于细胞表面PD-L1的密度,其结合对PD-L1-高细胞最有效。在1阶段的剂量降低研究中,在晚期实体瘤患者中,每天以400–1,500 mg的剂量耐受治疗。结论GS-4224是一种新型的,可口服的可生物利用的小分子抑制剂Pd-L1。试用注册号NCT04049617。GS-4224的给药与外周血T细胞对血浆GS-4224的剂量依赖性增加和Free PD-L1的降低有关,PD-1阳性T细胞中KI67的增加,PD-1阳性T细胞亚群和升高的血浆细胞因子和趋化因子和趋化因子和搅拌。GS-4224显示了预期的靶标生物标志物活性的证据,包括PD-L1的参与以及与PD-L1阻断一致的免疫相关药效动力学反应的诱导。
本文重点关注在提供完全远程教育课程的课程和机构中应用的教育技术。21 世纪的所有教育都是数字化教育,因为网络的使用、文本和图像的创建和编辑以及信息的搜索和检索几乎贯穿了每一位教师和学生的生活。然而,远程教育的环境——所有互动都是中介的——创造了一个独特且高度数字化的环境。本文重点关注两个问题:(1)在教育从更传统的校园概念向以不断使用数字技术和环境为标志的新模式转变的过程中,哪些方面没有完全令人满意?(2)远程教育必须应对哪些未来挑战才能支持这种教学模式的可持续性?
结果:研究中总共包括143个兄弟姐妹(65个家庭)。72%的患者具有与兄弟姐妹相同的遗传突变。尽管存在相同的基因突变,但有59%的患者与兄弟姐妹的攻击症状不同。在56%的患者中,PRAS疾病的严重程度评分和45%的患者中,对秋水仙碱治疗的反应与同样突变的兄弟姐妹不同。在I组中,发烧和腹痛在统计学上的频率比II组的频率明显高(p = .032)。第I组疾病发作的年龄在统计学上低于II组(p = .031)。基因突变,攻击症状和秋水仙碱反应在双对中是相同的。疾病发作的年龄和诊断时的年龄在双对的一半中也是相同的。
Cognet, M.、Cambedouzou, J.、Madhavi, S.、Carboni, M. 和 Meyer, D. (2020)。通过选择性沉淀作为有价值的多孔材料,有针对性地去除锂离子电池废液中的铝和铜。材料快报,268,127564‑。https://dx.doi.org/10.1016/j.matlet.2020.127564